Risultati

Risultati trovati 1

Dati completi Dati sintetici

Clicca sul titolo per vedere i dati completi di ogni documento e la segnatura con la quale richiederlo.

Consultabilità delle tesi

Consultabile Consultabile
Non consultabile Non consultabile

Modalità di consultazione e contatti

Consultabile CARINI LAURA, NUMERICAL APPROXIMATION OF GRADIENT FLOWS USING DEEP NEURAL NETWORKS FOR THE BREZIS-EKELAND PRINCIPLE , Rel. NÜRNBERG ROBERT, AA 2021/2022
Autore: CARINI LAURA
Titolo: NUMERICAL APPROXIMATION OF GRADIENT FLOWS USING DEEP NEURAL NETWORKS FOR THE BREZIS-EKELAND PRINCIPLE
Relatore: NÜRNBERG ROBERT
Correlatore: JENSEN MAX
Anno accademico: 2021/2022
Corso: Corso di Laurea Magistrale - MATEMATICA [0519H]
Struttura didattica: Dipartimento di Matematica
Formato: digitale
Segnatura: 0519H-568
Richiedi la consultazione

Nuova ricerca